COVID-19
Análisis realizado por el Grupo de Investigación en Bases de Datos - UTN - FRCU http://www.frcu.utn.edu.ar/gibd
Situación Mundial
Casos actuales
El 30 de enero, la Organización Mundial de la Salud declaró la emergencia de salud pública internacional por el brote epidémico de coronavirus.
La cifra de contagios confirmados del nuevo coronavirus SARS-CoV-2 superó la barrera del millón, siendo en la actualidad 2.708.885 los casos confirmados.
Las muertes por la pandemia alcanzan las 190.857, de acuerdo con los datos de la universidad estadounidense Johns Hopkins, uno de las fuentes más consultadas del mundo.
Detectados
Fallecidos
Letalidad
| País | Fecha | Casos | Fallecidos | Tasa Letalidad |
|---|---|---|---|---|
| Nicaragua | 2020-04-23 | 11 | 3 | 27,27 |
| MS Zaandam | 2020-04-23 | 9 | 2 | 22,22 |
| Bahamas | 2020-04-23 | 72 | 11 | 15,28 |
| Belgium | 2020-04-23 | 42.797 | 6.490 | 15,16 |
| Mauritania | 2020-04-23 | 7 | 1 | 14,29 |
| Zimbabwe | 2020-04-23 | 28 | 4 | 14,29 |
| France | 2020-04-23 | 159.460 | 21.889 | 13,73 |
| Algeria | 2020-04-23 | 3.007 | 407 | 13,54 |
| United Kingdom | 2020-04-23 | 139.246 | 18.791 | 13,49 |
| Italy | 2020-04-23 | 189.973 | 25.549 | 13,45 |
| Antigua and Barbuda | 2020-04-23 | 24 | 3 | 12,50 |
| Sweden | 2020-04-23 | 16.755 | 2.021 | 12,06 |
| Netherlands | 2020-04-23 | 35.921 | 4.192 | 11,67 |
| Belize | 2020-04-23 | 18 | 2 | 11,11 |
| Hungary | 2020-04-23 | 2.284 | 239 | 10,46 |
| Spain | 2020-04-23 | 213.024 | 22.157 | 10,40 |
| Gambia | 2020-04-23 | 10 | 1 | 10,00 |
| Guyana | 2020-04-23 | 70 | 7 | 10,00 |
| Suriname | 2020-04-23 | 10 | 1 | 10,00 |
| Sudan | 2020-04-23 | 174 | 16 | 9,20 |
| Mexico | 2020-04-23 | 11.633 | 1.069 | 9,19 |
| Burundi | 2020-04-23 | 11 | 1 | 9,09 |
| Malawi | 2020-04-23 | 33 | 3 | 9,09 |
| Honduras | 2020-04-23 | 519 | 47 | 9,06 |
| Indonesia | 2020-04-23 | 7.775 | 647 | 8,32 |
| Angola | 2020-04-23 | 25 | 2 | 8,00 |
| San Marino | 2020-04-23 | 501 | 40 | 7,98 |
| Liberia | 2020-04-23 | 101 | 8 | 7,92 |
| Barbados | 2020-04-23 | 76 | 6 | 7,89 |
| Egypt | 2020-04-23 | 3.891 | 287 | 7,38 |
| Syria | 2020-04-23 | 42 | 3 | 7,14 |
| Trinidad and Tobago | 2020-04-23 | 115 | 8 | 6,96 |
| Haiti | 2020-04-23 | 72 | 5 | 6,94 |
| Togo | 2020-04-23 | 88 | 6 | 6,82 |
| Mali | 2020-04-23 | 309 | 21 | 6,80 |
| Brazil | 2020-04-23 | 50.036 | 3.331 | 6,66 |
| Burkina Faso | 2020-04-23 | 616 | 41 | 6,66 |
| Congo (Kinshasa) | 2020-04-23 | 377 | 25 | 6,63 |
| Philippines | 2020-04-23 | 6.981 | 462 | 6,62 |
| Iran | 2020-04-23 | 87.026 | 5.481 | 6,30 |
| Bolivia | 2020-04-23 | 703 | 43 | 6,12 |
| Slovenia | 2020-04-23 | 1.366 | 79 | 5,78 |
| United States of America | 2020-04-23 | 869.170 | 49.954 | 5,75 |
| China | 2020-04-23 | 83.884 | 4.636 | 5,53 |
| Switzerland | 2020-04-23 | 28.496 | 1.549 | 5,44 |
| Romania | 2020-04-23 | 10.096 | 545 | 5,40 |
| Canada | 2020-04-23 | 43.285 | 2.240 | 5,18 |
| Andorra | 2020-04-23 | 723 | 37 | 5,12 |
| Greece | 2020-04-23 | 2.463 | 125 | 5,08 |
| Ecuador | 2020-04-23 | 11.183 | 560 | 5,01 |
| Iraq | 2020-04-23 | 1.677 | 83 | 4,95 |
| Somalia | 2020-04-23 | 328 | 16 | 4,88 |
| Argentina | 2020-04-23 | 3.435 | 165 | 4,80 |
| Dominican Republic | 2020-04-23 | 5.543 | 265 | 4,78 |
| Denmark | 2020-04-23 | 8.271 | 394 | 4,76 |
| Bulgaria | 2020-04-23 | 1.097 | 52 | 4,74 |
| Colombia | 2020-04-23 | 4.561 | 215 | 4,71 |
| Botswana | 2020-04-23 | 22 | 1 | 4,55 |
| Ireland | 2020-04-23 | 17.607 | 794 | 4,51 |
| Kenya | 2020-04-23 | 320 | 14 | 4,38 |
| Morocco | 2020-04-23 | 3.568 | 155 | 4,34 |
| Poland | 2020-04-23 | 10.511 | 454 | 4,32 |
| North Macedonia | 2020-04-23 | 1.300 | 56 | 4,31 |
| Monaco | 2020-04-23 | 94 | 4 | 4,26 |
| Paraguay | 2020-04-23 | 213 | 9 | 4,23 |
| Tunisia | 2020-04-23 | 918 | 38 | 4,14 |
| Albania | 2020-04-23 | 663 | 27 | 4,07 |
| Finland | 2020-04-23 | 4.284 | 172 | 4,01 |
| Zambia | 2020-04-23 | 76 | 3 | 3,95 |
| Bosnia and Herzegovina | 2020-04-23 | 1.413 | 54 | 3,82 |
| Portugal | 2020-04-23 | 22.353 | 820 | 3,67 |
| Germany | 2020-04-23 | 153.129 | 5.575 | 3,64 |
| Burma | 2020-04-23 | 139 | 5 | 3,60 |
| Niger | 2020-04-23 | 671 | 24 | 3,58 |
| Tanzania | 2020-04-23 | 284 | 10 | 3,52 |
| Austria | 2020-04-23 | 15.002 | 522 | 3,48 |
| Cuba | 2020-04-23 | 1.235 | 43 | 3,48 |
| Libya | 2020-04-23 | 60 | 2 | 3,33 |
| Afghanistan | 2020-04-23 | 1.279 | 42 | 3,28 |
| Congo (Brazzaville) | 2020-04-23 | 186 | 6 | 3,23 |
| Eswatini | 2020-04-23 | 31 | 1 | 3,23 |
| Cameroon | 2020-04-23 | 1.334 | 43 | 3,22 |
| Venezuela | 2020-04-23 | 311 | 10 | 3,22 |
| El Salvador | 2020-04-23 | 250 | 8 | 3,20 |
| Lebanon | 2020-04-23 | 688 | 22 | 3,20 |
| Nigeria | 2020-04-23 | 981 | 31 | 3,16 |
| India | 2020-04-23 | 23.077 | 721 | 3,12 |
| Bangladesh | 2020-04-23 | 4.186 | 127 | 3,03 |
| Czechia | 2020-04-23 | 7.187 | 210 | 2,92 |
| Guatemala | 2020-04-23 | 384 | 11 | 2,86 |
| Lithuania | 2020-04-23 | 1.398 | 40 | 2,86 |
| Estonia | 2020-04-23 | 1.592 | 45 | 2,83 |
| Panama | 2020-04-23 | 5.166 | 146 | 2,83 |
| Peru | 2020-04-23 | 20.914 | 572 | 2,74 |
| Moldova | 2020-04-23 | 2.926 | 80 | 2,73 |
| Mauritius | 2020-04-23 | 331 | 9 | 2,72 |
| Japan | 2020-04-23 | 12.368 | 328 | 2,65 |
| Norway | 2020-04-23 | 7.401 | 194 | 2,62 |
| Ukraine | 2020-04-23 | 7.170 | 187 | 2,61 |
| Ethiopia | 2020-04-23 | 116 | 3 | 2,59 |
| Croatia | 2020-04-23 | 1.981 | 50 | 2,52 |
| Turkey | 2020-04-23 | 101.790 | 2.491 | 2,45 |
| Kosovo | 2020-04-23 | 510 | 12 | 2,35 |
| Jamaica | 2020-04-23 | 257 | 6 | 2,33 |
| Luxembourg | 2020-04-23 | 3.665 | 83 | 2,26 |
| Korea, South | 2020-04-23 | 10.708 | 240 | 2,24 |
| Uruguay | 2020-04-23 | 557 | 12 | 2,15 |
| Pakistan | 2020-04-23 | 11.155 | 237 | 2,12 |
| South Africa | 2020-04-23 | 3.953 | 75 | 1,90 |
| Sri Lanka | 2020-04-23 | 368 | 7 | 1,90 |
| Serbia | 2020-04-23 | 6.630 | 125 | 1,89 |
| Benin | 2020-04-23 | 54 | 1 | 1,85 |
| Diamond Princess | 2020-04-23 | 712 | 13 | 1,83 |
| Thailand | 2020-04-23 | 2.839 | 50 | 1,76 |
| Malaysia | 2020-04-23 | 5.603 | 95 | 1,70 |
| Cyprus | 2020-04-23 | 795 | 13 | 1,64 |
| Jordan | 2020-04-23 | 437 | 7 | 1,60 |
| Armenia | 2020-04-23 | 1.523 | 24 | 1,58 |
| Montenegro | 2020-04-23 | 316 | 5 | 1,58 |
| Sierra Leone | 2020-04-23 | 64 | 1 | 1,56 |
| Chile | 2020-04-23 | 11.812 | 168 | 1,42 |
| Latvia | 2020-04-23 | 778 | 11 | 1,41 |
| Taiwan* | 2020-04-23 | 427 | 6 | 1,41 |
| Cote d’Ivoire | 2020-04-23 | 1.004 | 14 | 1,39 |
| Israel | 2020-04-23 | 14.803 | 192 | 1,30 |
| Azerbaijan | 2020-04-23 | 1.548 | 20 | 1,29 |
| Kyrgyzstan | 2020-04-23 | 631 | 8 | 1,27 |
| Senegal | 2020-04-23 | 479 | 6 | 1,25 |
| Liechtenstein | 2020-04-23 | 81 | 1 | 1,23 |
| Cabo Verde | 2020-04-23 | 82 | 1 | 1,22 |
| Gabon | 2020-04-23 | 167 | 2 | 1,20 |
| Equatorial Guinea | 2020-04-23 | 84 | 1 | 1,19 |
| Georgia | 2020-04-23 | 425 | 5 | 1,18 |
| New Zealand | 2020-04-23 | 1.456 | 17 | 1,17 |
| Australia | 2020-04-23 | 6.662 | 75 | 1,13 |
| Slovakia | 2020-04-23 | 1.325 | 15 | 1,13 |
| Russia | 2020-04-23 | 62.773 | 555 | 0,88 |
| Costa Rica | 2020-04-23 | 686 | 6 | 0,87 |
| Kazakhstan | 2020-04-23 | 2.289 | 20 | 0,87 |
| Saudi Arabia | 2020-04-23 | 13.930 | 121 | 0,87 |
| West Bank and Gaza | 2020-04-23 | 480 | 4 | 0,83 |
| Ghana | 2020-04-23 | 1.154 | 9 | 0,78 |
| Belarus | 2020-04-23 | 8.022 | 60 | 0,75 |
| Brunei | 2020-04-23 | 138 | 1 | 0,72 |
| Guinea | 2020-04-23 | 862 | 6 | 0,70 |
| Malta | 2020-04-23 | 445 | 3 | 0,67 |
| United Arab Emirates | 2020-04-23 | 8.756 | 56 | 0,64 |
| Kuwait | 2020-04-23 | 2.399 | 14 | 0,58 |
| Iceland | 2020-04-23 | 1.789 | 10 | 0,56 |
| Oman | 2020-04-23 | 1.716 | 9 | 0,52 |
| Uzbekistan | 2020-04-23 | 1.758 | 7 | 0,40 |
| Bahrain | 2020-04-23 | 2.217 | 8 | 0,36 |
| Djibouti | 2020-04-23 | 986 | 2 | 0,20 |
| Qatar | 2020-04-23 | 7.764 | 10 | 0,13 |
| Singapore | 2020-04-23 | 11.178 | 12 | 0,11 |
Evolución por fecha
En el siguiente gráfico se puede analizar la velocidad y magnitud que ha tenido la propagación del Covid-19 en los países más afectados hasta la fecha indicada y Argentina.
Logarítmica
El hecho de que la visión de éste sea logarítmica permite analizar en una escala más adecuada cómo ha sido la evolución de la pandemia, debido a la amplia gama de valores.
Lineal
Las curvas de evolución a escala lineal de casos detectados de COVID-19 en Argentina y en los países mas afectados a nivel mundial son:
Evolución en días
Excluyendo China y comparando la evolución de los casos detectados en estos paises en los primeros - días, que son los transcurridos desde el primer caso detectado en Argentina, se obtienen las siguientes curvas:
Evolución luego de 100 casos
Para poner en contexto la situación, en el siguiente gráfico puede verse cómo fue evolucionando la cantidad de personas infectadas en estos países en el período siguiente al de haber llegado a los 100 casos confirmados.
Sudamérica
Inicios
En Sud América el primer caso detectado de COVID-19 se informa el día 26 de feb. del 2020 en Brazil. A continuación se muestran las fechas en que se detectó por primera vez un infectado en cada país:
Evolución de nuevos casos
La evolución de casos acumulados por país se muestra desde el día en que se detectó por primera vez un infectado.
A las gráficas se les ha agregado la tendencia (basada en el modelo de regresión local)
Por país
Sudamérica
Las curvas de evolución de los países en simultáneo en base a la cantidad de días transcurridos desde la detección del primer infectado por COVID-19 se muestran a continuación:
Incidencia Acumulada
La incidencia acumulada (IA) proporciona una estimación de la probabilidad o el riesgo de que un individuo libre de una determinada enfermedad la desarrolle durante un período especificado de tiempo.
Al día de la fecha las incidencias acumuladas por cada 100.000 habitantes de los países de Sud América es:
Mapa
Tabla Datos
Como se observa, el país con la mayor Incidencia Acumulada al día de hoy es Ecuador, que lleva 54 días desde la detección del primer caso.| País | Días | Población | # Casos | IA |
|---|---|---|---|---|
| Ecuador | 54 | 17.300.000 | 11.183 | 64,64 |
| Peru | 49 | 33.105.273 | 20.914 | 63,17 |
| Chile | 52 | 19.107.216 | 11.812 | 61,82 |
| Brazil | 58 | 210.147.125 | 50.036 | 23,81 |
| Uruguay | 41 | 3.529.014 | 557 | 15,78 |
| Colombia | 49 | 50.372.424 | 4.561 | 9,05 |
| Argentina | 52 | 44.938.712 | 3.435 | 7,64 |
| Bolivia | 44 | 11.383.094 | 703 | 6,18 |
| Paraguay | 47 | 7.152.703 | 213 | 2,98 |
| Venezuela | 41 | 28.067.000 | 311 | 1,11 |
Fallecimientos
A continuación se grafica la evolución de las cantidades de fallecimientos desde la detección del virus en cada país, y la tabla correspondiente a la cantidad acumulada al día de la fecha.
Gráfico
Tabla
Al día de la fecha las cantidad de muertes acumuladas país es de:| País | # Fallecidos |
|---|---|
| Brazil | 3.331 |
| Peru | 572 |
| Ecuador | 560 |
| Colombia | 215 |
| Chile | 168 |
| Argentina | 165 |
| Bolivia | 43 |
| Uruguay | 12 |
| Venezuela | 10 |
| Paraguay | 9 |
Tasa de Letalidad
Una proporción interesante a comparar es la tasa de mortalidad particular o tasa de letalidad, es decir la cantidad de personas que fallecieron respecto al total de casos en un período de tiempo. A continuación se muestra la evolución de la tasa de letalidad en los distintos países considerando el primer día de detección del virus
Gráfica
Datos
Los datos de la tasa de letalidad al 2020-04-23 para cada país son:| País | # Casos | # Fallecidos | Tasa de Letalidad(%) |
|---|---|---|---|
| Brazil | 50.036 | 3.331 | 6,66 |
| Bolivia | 703 | 43 | 6,12 |
| Ecuador | 11.183 | 560 | 5,01 |
| Argentina | 3.435 | 165 | 4,80 |
| Colombia | 4.561 | 215 | 4,71 |
| Paraguay | 213 | 9 | 4,23 |
| Venezuela | 311 | 10 | 3,22 |
| Peru | 20.914 | 572 | 2,74 |
| Uruguay | 557 | 12 | 2,15 |
| Chile | 11.812 | 168 | 1,42 |
Casos Totales y Casos letales
En el siguiente gráfico se muestran las series de cantidades de casos y cantidades de fallecidos en cada país, en el primero se visualiza la escala fija sobre el y, en la segunda se muestra la escala libre que mejor se adapta a cada país
Escala fija
Escala libre
Trayectoria de Nuevos Casos
Este gráfico (propuesto por https://aatishb.com/covidtrends/) muestra la evolución entre la cantidad total de casos de COVID-19 en una fecha frente a los nuevos casos confirmados en la semana previa a la misma.
Cuando se traza de esta manera, el crecimiento exponencial se representaría como una línea recta creciente. Se puede observar que casi todos los países siguen un camino muy similar de crecimiento exponencial.
Sudamérica
Por país
Argentina
Cantidad de Casos Actuales
En Argentina los datos son informados diariamente por el Ministerio de Salud de la Nación. Estos datos se informan de manera desestructurada y diariamente se modifica la cantidad de datos brindados.
Los datos con los que se trabajarán son de procesamiento propio en base a los informes mencionados y se encuentran actualizados al 2020-04-23.
Evolución en Argentina
Distribución Actual
Situación de los casos detectados en la actualidad. Los casos Activos aquí se discriminan con los casos que se encuentran en Unidades de Terapia Intensiva
Tabla
| Fecha | Casos Detectados | Fallecidos | Recuperados |
|---|---|---|---|
| 2020-03-03 | 1 | 0 | 0 |
| 2020-03-04 | 1 | 0 | 0 |
| 2020-03-05 | 2 | 0 | 0 |
| 2020-03-06 | 8 | 0 | 0 |
| 2020-03-07 | 9 | 1 | 0 |
| 2020-03-08 | 12 | 1 | 0 |
| 2020-03-09 | 17 | 1 | 0 |
| 2020-03-10 | 19 | 1 | 0 |
| 2020-03-11 | 21 | 1 | 0 |
| 2020-03-12 | 31 | 1 | 0 |
| 2020-03-13 | 34 | 2 | 0 |
| 2020-03-14 | 45 | 2 | 0 |
| 2020-03-15 | 56 | 2 | 0 |
| 2020-03-16 | 65 | 2 | 0 |
| 2020-03-17 | 78 | 2 | 0 |
| 2020-03-18 | 97 | 3 | 18 |
| 2020-03-19 | 128 | 3 | 23 |
| 2020-03-20 | 158 | 3 | 31 |
| 2020-03-21 | 225 | 4 | 27 |
| 2020-03-22 | 266 | 4 | 51 |
| 2020-03-23 | 301 | 4 | 52 |
| 2020-03-24 | 387 | 6 | 63 |
| 2020-03-25 | 503 | 8 | 72 |
| 2020-03-26 | 589 | 12 | 75 |
| 2020-03-27 | 690 | 17 | 80 |
| 2020-03-28 | 745 | 19 | 91 |
| 2020-03-29 | 820 | 20 | 228 |
| 2020-03-30 | 966 | 25 | 240 |
| 2020-03-31 | 1.054 | 28 | 248 |
| 2020-04-01 | 1.133 | 33 | 256 |
| 2020-04-02 | 1.265 | 37 | 266 |
| 2020-04-03 | 1.353 | 42 | 279 |
| 2020-04-04 | 1.451 | 43 | 280 |
| 2020-04-05 | 1.554 | 46 | 325 |
| 2020-04-06 | 1.628 | 53 | 338 |
| 2020-04-07 | 1.715 | 60 | 358 |
| 2020-04-08 | 1.795 | 65 | 365 |
| 2020-04-09 | 1.894 | 79 | 375 |
| 2020-04-10 | 1.975 | 82 | 440 |
| 2020-04-11 | 2.142 | 89 | 468 |
| 2020-04-12 | 2.208 | 95 | 515 |
| 2020-04-13 | 2.277 | 98 | 559 |
| 2020-04-14 | 2.443 | 105 | 596 |
| 2020-04-15 | 2.571 | 112 | 631 |
| 2020-04-16 | 2.669 | 122 | 666 |
| 2020-04-17 | 2.758 | 129 | 685 |
| 2020-04-18 | 2.839 | 132 | 709 |
| 2020-04-19 | 2.941 | 134 | 737 |
| 2020-04-20 | 3.031 | 142 | 840 |
| 2020-04-21 | 3.144 | 151 | 872 |
| 2020-04-22 | 3.288 | 159 | 919 |
| 2020-04-23 | 3.425 | 167 | 976 |
Composición por Edad
A continuación se grafican las pirámides poblacionales de casos confirmados y fallecimientos.
La composición de la siguiente pirámide poblacional de los casos confirmados fue confeccionada considerando que el porcentaje de Hombres y Mujeres informado por el Ministerio de Salud se distribute uniformemente en cada grupo etaraio.
Casos confirmados
Fallecidos
Casos actuales por Provincia
La notificación de los casos por jurisdicción se realiza teniendo en cuenta la residencia según el Registro Nacional de las Personas, pudiendo variar en función de la investigación de la jurisdicción. El Ministerio diariamente informa la cantidad de casos por provincia pudiendo rectificar luego cantidades de casos reasignados.
Casos
Fallecidos
Tabla
| Provincia | Casos Totales |
|---|---|
| Ciudad de Buenos Aires | 837 |
| Buenos Aires | 1.120 |
| Córdoba | 266 |
| Chaco | 280 |
| Río Negro | 169 |
| San Luis | 11 |
| Entre Ríos | 22 |
| Santa Fe | 236 |
| Tierra del Fuego | 125 |
| Jujuy | 5 |
| Salta | 3 |
| Santa Cruz | 41 |
| Tucumán | 35 |
| Corrientes | 35 |
| Neuquén | 104 |
| Santiago del Estero | 12 |
| Mendoza | 75 |
| Misiones | 5 |
| La Pampa | 5 |
| La Rioja | 45 |
| San Juan | 2 |
| Chubut | 2 |
Distribución por Departamentos
Gracias al aporte de reunir y disponibilizar los datos de Sistemas Mapache y al aporte de muchos usuarios como ClariCardozoCas se muestra la distribución de casos a nivel departamental de las provincias: Buenos Aires, Ciudad Autónoma de Buenos Aires, Santa Fe, Río Negro, Neuquén, Tucumán y Entre Ríos en base a datos propios.